PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
基于点云的三维重建是通过移动测绘系统(Mo⁃ bile Mapping System),包括相机和移动激光扫描系统, 采集得到点云数据,通过点云数据恢复图像,经过计 算机处理得到三维模型,模型的质量取决于点云的精细度和准确度,所以该方法的重点与难点在于如何获取高水平的点云数据、点云数据的后期降噪处理、多 个点云数据的拼接。
为对应点对的数量)这样,我们的目标就变成了让这个函数最小,这就转换成了一个最小二乘问题。在Eigen中,只需要输入两片点云中的对应点即可求得变换矩阵 ; 在第2步中求得变换矩阵 后,将点云 进行变换后得到更新位置后的点云 ,然后重复步骤1~3,直至满足终止条件时停止迭代。 三、实验结果 下图为粗配准之后的...
四、SURF特征的描述 在图像配准中,特征点的描述往往不是位置这么简单,而是使用了一个N维向量来描述一个特征点,这些描述子之间可以通过定义距离公式来比较相近程度。 SurfDescriptorExtractor 是一个提取SURF特征点以及其描述的类。 下面是一个宽景图像的拼接配准的例子: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <...
在三维点云室内重建中,ICP算法被用来将多个点云拼接成一个完整的三维模型。基于SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法的三维点云室内重建主要包括以下步骤: 通过激光扫描或RGB-D相机获取室内空间的点云数据。 对点云数据进行预处理,如去除噪声、滤波、降采样等。
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基于FPFH描述子的高效点云配准与拼接方法 一、内容简述...2 二、相关背景与文献综述...3 1. 点云配准技术概述...5 2. FPFH描述子研究现状...6 3. 点云拼接技术进展...7
本发明公开了一种基于约束物虚拟特征的多视三维点云拼接方法,本发明基于约束物固有特征,重构出虚拟重叠数据,既加快了对应点集匹配速度,又提供了精确的对应点,解决了弱特征、无重叠点云对应点搜寻困难的问题;同时,利用全场景数据加权融合进行拼接,借助被测物测量点云“多而糙”的特点来抑制约束物点云易受噪声干扰的...
Cartographer在后端(Global SLAM)使用SPA优化。节点共有两类 —— 点云节点和子图节点,点云指的是激光雷达点云,而子图(submap)是由连续的若干个雷达点云拼接到一起形成的子地图。这两类节点都是我们的优化对象,所有的约束(边)都是在这两类节点之间构建,同类节点之间不构建约束(我们暂且这么认为,实际Cartographer中...
本申请公开了一种点云匹配方法、装置、电子设备和计算机存储介质,该方法包括:以参考点云集中的多个参考点云簇为基准,分别对源点云集中的多个源点云簇进行姿态迭代,得到多个源点云簇对应的多个姿态点集,多个参考点云簇和多个源点云簇中均包括核心簇和非核心簇;区分核心簇和非核心簇,计算多个姿态点集至多个参考点云...